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World File Search System平衡的
2022 年年度报告 - 平衡的方法 - ISG
我们继续以“All 4 by 24”企业目标为指导，但今年开始着手制定和发展我们的业务战略。我们的新战略“正确的事情第一”是在整个企业人员的意见下制定的，并于 2022 年 7 月推出，从 2023 年 1 月 1 日起生效。我们仍然关注所有内部和外部利益相关者，但现在我们在环境、社会和治理 (ESG) 问题上加大了力度。我们目前正在敲定我们的长期“正确的事情第一”关键绩效指标 (KPI) 和路线图，一旦完成，这一战略将带领我们一路走到 2028 年，并使我们成为我们行业的大胆创新者。我们相信建筑可以——也需要——与众不同，而且更好。
与BQ7690X电池监视器平衡的电池平衡
由于电流流入BQ7690X上的细胞输入引脚，而平衡处于活动状态时，因此在不暂时禁用平衡的情况下无法进行细胞电压测量。因此，在平衡过程中，修改了设备的细胞电压测量和评估细胞电压保护的时机。在任何单元的平衡都处于活动状态时，在测量细胞电压以及共享插槽测量过程中，在每个ADSCAN中暂时禁用平衡FET。为了满足细胞平衡进行定期测量的需求，设置：配置：电源config [cb_loop_slow [1：0]]配置位在细胞平衡处于活动状态时修改单元电压测量时间，以增加平均平衡电流。此修改涉及替换具有相同宽度的空闲插槽所选ADSCAN中的测量值，以使平衡保持较高的时间百分比。
在寻找纳什平衡的加密硬度
（回想一下PG的运作方式，以及上次Dan演讲的减少）。点是（s'，p'，e x s）给出了SVL（PPAD -COMPLETE）的实例，并且（S'，C，E X S）给出了SVL（PLS -COMPLETE）上DAG的实例。
无麸质饮食对荷尔蒙平衡的影响
这项研究调查了无麸质饮食如何影响激素，特别着重于皮质醇，甲状腺，胰岛素和性激素。背景：对于非腹腔麸质敏感性，小麦过敏和腹腔疾病等医学疾病，无麸质饮食很重要。研究的主要领域是无麸质饮食如何影响激素水平并造成健康后果。对有关该主题的研究主体的回顾，包括有关激素调节和饮食修饰的影响的研究，是该方法的一部分。这些发现表明，无麸质饮食可能会对激素水平产生影响，这可能会影响新陈代谢，体重和一般健康。这些含义包括对添加性研究的需求，特别是在患有自身免疫性疾病的人中，以完全理解无麸质饮食和激素调节之间的关系。
叮咬：生存数据平衡的个人治疗效果
动机：估计干预措施对患者预后的影响是个性化医学的关键方面之一。通常，培训数据仅包括管理治疗的结果，而不是替代治疗的结果（所谓的反事实结果），通常会挑战他们的推论。基于观察数据，即对于连续和二进制结果变量都没有应用干预措施的数据。但是，如果在观察期内没有发生事件，则通常会根据事件时间数据记录患者结果，包括右审查的事件时间。尽管很重要，但事件时间数据很少用于治疗优化。我们建议一种名为BITES（生存数据平衡的个体治疗效果），该处理结合了治疗特定的半参数COX损失与治疗均衡的深层神经网络；即我们使用积分概率指标（IPM）正规化治疗和未处理患者之间的差异。结果：我们在模拟研究中表明，这种方法的表现优于最新技术。此外，我们在应用乳腺癌患者的同类中，根据六个常规参数可以优化激素治疗。我们在独立队列中成功验证了这一发现。可用性和实现：我们将叮咬作为易于使用的Python实现，包括计划的超参数优化（https://github.com/sschrod/bites）。本文基础的数据可在https://rdrr.io/cran/survival/man/man/gbsg.html和https://rdrr.io/cran/cran/survival/survival/man/man/rotterdam.html中获得。联系人：stefan.schrod@bioinf.med.uni-goettingen.de或michael.altenbuchinger@bioinf.med.uni-goettingen.de补充信息：可在BreioNformatics Online获得补充数据。
吹snow升华对南极的表面质量平衡的贡献
摘要。吹snow升华是极地区域的关键边界层过程，是南极冰盖表面质量平衡（SMB）中的主要消融项。这项研究更新了区域性气候气候模型（RACMO），版本2.3p3中的吹声模型，将爆炸的爆发升华为温度和水蒸气的预后方程。这些更新是通过更新以前的模型版本中的数字伪像，它可以替换均匀离散的冰颗粒半径差距，从而将最大冰粒半径限制在≤50µm上，而不均匀的分布覆盖半径为2至300 µm，而无需其他计算额外的计算盖帽。改进的模型对来自南极洲阿德利（Adélie）土地的地点D47的气象观察进行了验证。更新符合数值伪像，成功地预测了以风速的吹吹孔中的幂律变化，同时改善了其亮度的预测。此外，与Calipso（Cloud-aerosol Lidar和红外路径固定卫星观察者）进行了定性比较，卫星数据表明，Racmo准确地预言了每月吹吹频率的空间模式。该模型还产生了D47时的平均吹声层深度为230±116 m，与典型的卫星观测值相匹配。结果表明，在不吹雪的情况下，南极洲主要发生在夏季（10月至3月），冬季（4月至9月）的表面升华最少。引入吹声模型会产生一种主要在冬季造成的额外升华机制。从2000 - 2012年开始，模型集成的吹式升华平均为175±7 gt yr-1，比以前的版本增加了52％。总升华，总和吹雪和表面升华，达到234±10 gtyr-1，
通过不平衡交易支持电网平衡的市场框架
为了纠正电网不平衡并避免电网故障，输电系统运营商 (TSO) 部署平衡储备并通过惩罚造成不平衡的市场参与者来解决这些不平衡。在一些国家，禁止影响电网不平衡，以便让 TSO 完全控制电网监管。在本文中，我们认为这种方法不是最佳方法，因为在 TSO 监督下交易不平衡的市场参与者可以帮助更有效地平衡电网。例如，一些系统（如太阳能发电场）不能参与标准平衡市场，但确实有经济激励通过交易不平衡来帮助调节电网。基于这一论点，我们提出了一个新的市场框架，允许任何市场参与者交易不平衡。我们表明，使用新的市场机制，TSO 可以完全控制电网平衡，同时降低平衡成本。这至关重要，因为：1) 需要新的方法来减少电网不平衡，因为虽然可再生能源通常不用于电网平衡，但可再生能源的日益整合会造成更高的不平衡。 2) 虽然长期储能是能源转型的关键，但它需要成为一项有吸引力的投资，以确保其得到广泛使用；正如我们所展示的，拟议的市场可以保证这一点。基于一个真实的案例研究，我们表明新市场可以提供所需总平衡能量的 10-20%，并降低平衡成本。
可持续平衡的可持续模型投资组合服务
模型投资组合服务不是金融工具。投资组合将由金融工具组成，当将其视为模型投资组合服务时，目标市场与零售客户的需求保持一致。本出版物是营销材料。仅用于信息目的。本文提供的信息仅用于说明目的，并且没有提供足够的信息来做出明智的投资决定。本文档不是故意的，不应将其解释为要约，征集或建议以购买或出售任何特定投资或参与任何投资（或其他）策略。建议潜在的投资者应寻求有关其财务顾问任何投资适用性的建议。潜在的投资者应意识到，过去的绩效并不是未来绩效的迹象，投资的价值和从中获得的收入可能会波动，他们可能无法收回最初投资的金额。投资的税收待遇取决于每个投资者的个人情况，并且会发生税收立法的变化。与此模型投资组合相关联的实际投资组合的性能可能与本文显示的模型投资组合的性能有所不同，这是因为初始投资的计时或重新平衡差异的差异是由于投资平台上的最小交易规模限制而导致的。正在进行的费用数字是可变的，仅为目的。此FactSheet中的信息仅用于私人流通，尽管认为这是正确的，但不能保证它可以保证。没有陈述或保证（明确或其他），以了解本Factsheet和LGT Wealth Management UK LLP（“ LGT Wealth Management”）中包含的信息的准确性或完整性及其合作伙伴和员工对您对您所包含的信息的后果不承担任何责任。
作物轮作和土壤碳平衡的多样化
摘要成功的作物轮作选择是农民生物的盈利能力和可持续性的关键，并且可能同时对土壤有机碳（SOC）含量产生影响。在这项研究中，我们估计了使用地理空间数据和贝叶斯建模在2009年至2018年之间在2009年至2018年之间如何影响芬兰的SOC平衡。在整个研究期间，指定为多年生型和多种谷物旋转的区域增加了。多年生草地旋转对SOC平衡产生积极影响，而由年度农作物主导的旋转对SOC含量的影响没有差异。在国家规模上，芬兰农作物轮换的变化导致估计在矿物质土壤中估计SOC含量损失的年度减少1336 mg C年-1，并使有机土壤的二氧化碳排放量减少了10,475 mg c c年-1。这两种贡献的综合作用为11,811 mg c年-1，概率为80％的间隔为（ - 6600; 30,300）mg c年-1。虽然农作物轮换对SOC的变化的总体影响相对较小，但持续的变化对更多样化和多年生的作物轮作可能具有其他农艺和环境益处，例如关于弹性和生物多样性。
用于感知白平衡的分割四元数
本研究的主要目的是描述一种通过分裂四元数实现的新型白平衡算法。该算法的独特之处在于，它与最近开发的色彩感知数学模型 [9, 7] 相一致。该模型提供了一种替代 CIE（国际照明委员会）的色彩描述方法，即通过比色空间中的三个坐标（例如 RGB、HSV、CIELab 等）描述色彩。它还强调了这样一个事实：感知色彩应被描述为（感知）测量过程的结果。测量方程是所提算法的基石，它使用量子信息工具并表达所谓的 L¨uders 运算的结果。对这种关于色彩感知的新范式的完整数学描述超出了本文的范围。为了保持自洽，本模型的基本概念将在第 2 部分回顾，对更多细节感兴趣的读者可以参阅以下论文 [9, 7, 4, 6, 8, 5]。我们认为值得一提的是，本模型能够：内在地调和三色视觉与赫林对立 [4, 6]；形式化牛顿色盘 [4]；单独提出希尔伯特-克莱因双曲度量作为自然的感知色距 [5]；解决将无限感知色锥限制为感知色凸有限体积立体这一长期存在的问题 [4, 9]；预测色对立的不确定性关系 [8]，并给出感知色感知属性的连贯数学定义 [7]。正如我们将在第 2 节中更详细地强调的那样，颜色测量方程发生在代数 H (2 , R ) 中，该代数由 2 × 2 对称矩阵组成，具有实数项。为了获得有意义的